损失函数可能不正确 损失函数也是有可能导致输出nan,尤其是在我们自己设计损失函数的时候。 损失函数应该考虑到是否可以正常地backward。 其次对输入的Tensor是否进行了类型转化,保证计算中保持同一类型。 最后考虑在除数中加入微小的常数保证计算稳定性。 batchNorm可能捣鬼 如果你的网络中batchNorm层很多,而且充当比较重要...
reduction : str = 'sum' reduction : str = 'none' 2.2 作用 可单独做一个损失函数或者别的。 3 问题发现的经过 使用ArcLoss追加Softmax输出函数,我使用的方法是torch.nn.Softmax(dim=1) + torch.nn.NLLLoss() 算出来的loss为负值,后调整使用第一个公式: out_index = tag.data # 获取标签tag softma...
dncnn损失函数 损失函数出现nan 文章目录nan出现的原因对策1-1 数据清洗1-2 数据增强2-1 梯度清零2-2 调整网络结构2-3 改变损失函数计算方法2-4 更换参数初始化策略2-5 anchors初始化3-1 防止网络过拟合3-2 修改超参数设置 nan出现的原因nan –not a number,即训练过程不合理,数值过大/过小数据错误:”...
梯度爆炸是导致NaN问题的常见原因之一。可以尝试使用梯度裁剪来限制梯度更新的大小，从而避免梯度爆炸。3. ...
mmdetection2损失为nan ###好久没用mmdetection了,今天用visdrone数据集训练一个cascade-rcnn-r101模型,损失总是会出现nan,先考率学习率是否太高的问题,学习率分别设为0.02*batchsize/16,0.000001,0,仍然出现损失为nan。所以怀疑是数据问题,可能存在无效的目标框(目标框的左下角坐标<=右上角坐标),具体判别代码:...
mmdetection2损失为nan mmdetection2损失为nan 好久没⽤mmdetection了，今天⽤visdrone数据集训练⼀个cascade-rcnn-r101模型，损失总是会出现nan，先考率学习率是否太⾼的问题，学习率分别设为0.02*batchsize/16，0.000001，0，仍然出现损失为nan。所以怀疑是数据问题，可能存在⽆效的⽬标框（⽬标框的左下...
用softmax_cross_entropy_with_logits(labels=,logits=)函数计算输出与标签的损失,发现损失值一直在增大,直到nan。 然后打印了输出值,发现也是很大。觉得是梯度爆炸的原因,用梯度裁剪、限制权重值等方法一通结束之后发现根本没什么改变。 最后只放入两张图片,发现模型拟合的仍然不够好。这么大的网络不能拟合好两张图片...
NaN 是 not a number, INF是infinity的简写,意义是无穷大。比如求损失函数会用到log(x),如果 x 接近0,那么结果就是 inf。 梯度消失:是指导数值特别小,导致其连乘项接近无穷小,可能是由输人数据的值域太小(导致权重 W 的导数特别小)或者是神经网络层输出数据落在在激活函数的饱和区(导致激活函数的导数特别小...
双向LSTM 给出的损失为 NaNPython 慕容3067478 2023-04-11 15:11:23 我正在使用 Twitter 的情绪数据集对情绪进行分类。为了实现这一点,我写了下面的代码,但是当我训练它时,我得到了损失 NaN。我无法理解问题所在。虽然我设法找到了问题的解决方案,但为什么问题首先发生在我不明白的地方。代码 :import pandas as...
训练时损失值为nan怎么解决 weixin_慕田峪5371892 2021-06-17 17:21:23 源自:2-4 实战分类模型之模型构建 718 分享 收起 1回答 正十七 2021-06-27 16:22:14 对于咱们课程中的这个问题,一般降低learning_rate,对输入做归一化就可以解决。 0 回复 ...